融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法

作     者：高思晗 张雷 李成龙 汤进 Gao Sihan;Zhang Lei;Li Chenglong;Tang Jin

作者机构：安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽省工业图像处理与分析重点实验室合肥230039 

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划(2014AA015104) 国家自然科学基金(61472002) 安徽省高等学校省级自然科学研究项目(KJ2014A015) 安徽省自然科学基金(1508085QF127) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2016年第28卷第3期

页      码：420-426页

摘      要：为了有效地利用不同层次特征的互补性,提高鲁棒性,提出一种融合低层和高层特征的图表示的图像显著性算法.首先以超像素为结点构图,通过高层特征和底层特征差异定义该图的点和边的权重;然后根据该图模型构造不对称转移概率矩阵,并利用Markov随机游走算法进行求解,得到初始显著性图;最后结合中心先验及改进的边界先验得到最终的图像显著性结果.在4个公共数据集上与10种方法进行比较与分析,验证了该算法的有效性.

主 题 词：图像显著性 特征融合 图表示模型 不对称转移 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1003-9775.2016.03.006

馆 藏 号：203197724...